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[국내논문] Support Vector Machine 기반 지형분류 기법
Terrain Cover Classification Technique Based on Support Vector Machine 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어, v.45 no.6 = no.324, 2008년, pp.55 - 59  

성기열 (국방과학연구소) ,  박준성 (국방과학연구소) ,  유준 (충남대학교 전자공학과)

초록
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야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

For effective mobility control of UGV(unmanned ground vehicle), the terrain cover classification is an important component as well as terrain geometry recognition and obstacle detection. The vision based terrain cover classification algorithm consists of pre-processing, feature extraction, classific...

주제어

#terrain cover classification   #wavelet transform   #SVM(Support Vector Machine)   #UGV(Unmanned Ground Vehicle)  

참고문헌 (15)

  1. R. Manduchi, A. Castano, A. Talukder, L. Matthies, 'Obstacle Detection and Terrain Classification for Autonomous Off-Road Navigation', Autonomous Robot 18, pp.81-102, Springer Science, 2005 

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  2. P. Bellutta, R. Manduchi, L. Matthies, K. Owens, A. Rankin, 'Terrain Perception for Demo III', Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicle's Symposium, pp.326-331, Dearborn, MI, USA, Oct.4-5, 2000 

  3. L. Matthies, A. Kelly, T. Litwin, and G. Tharp, 'Obstacle Detection for Unmanned Ground Vehicles: A Progress Report', Robotics Research 7, Springer-Verlag, 1996 

  4. L. Matthies, T. Litwin, K. Owens, A. Rankin, K. Murphy, D. Coombs, J. Gilsinn, T. Hong, S. Legowik, M. Nashman, and B. Yoshimi, 'Performance evaluation of UGV obstacle detection with CCD/FLIR stereo vision and LADAR' IEEE ISIC/CIRA/ISAS Joint Conference, 1998 

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  6. Roberto Manduchi, 'Learning Outdoor Color Classification', IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 28. No. 11, pp.1713-1723, Nov.2006 

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  7. Rebecca Castano, Roberto Manduchi, Justin Fox, 'Classification Experiments on Real-World Texture', Workshop on Empirical Evaluation in Computer Vision, Kauai, HI, Dec. 2001 

  8. Roberto Manduchi, 'Bayesian Fusion of Color and Texture Segmentations', Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp.956-962, Kerkyra, Sep. 1999 

  9. Commission Internationale de L'Eclairge(CIE), Official Recommendations on Uniform Color Spaces, Color Difference Equations, and Metric Color Terms, Pub. No. 15, Supp. Num. 2 (E-1.3.1), 1976 

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  12. V. Vapnik, Statical Learning Theory, John Wiley & Sons, New York, 1998 

  13. C.W. Hsu and C.J. Lin., 'A comparison of methods for multi-class support vector machines', IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 13, pp.415-425, 2002 

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  14. C.-C. Chang and C.-J. Lin, LIBSVM : a library for support vector machines, 2001, software available at http://www.csie.ntu.edu.tw/--cjlin/libsvm 

  15. Y. Shima, T. Murakami, M. Koga, 'A high speed algorithm for propagation-type labeling based on block sorting of runs in binary images', Proceedings of 10th International Conference on Pattern Recognition, Vol. 1, pp.665-665, 1990 

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